ИИ-агенты в первом полугодии 2025 года: прорывы, тенденции и основные события

В этой статье вы узнаете об эволюции ИИ‑агентов в 2025 году: от помощников к автономным исполнителям, платформах и многоагентных командах, памяти и рассуждении, инструментах и MCP, реальных кейсах и росте продуктивности, инвестициях, управлении и рисках безопасности, а также ожиданиях на вторую половину года и перспективах внедрения в корпоративных процессах повсюду.

Первую половину 2025 года назвали «годом агента», так как агентные системы ИИ быстро превратились из идеи в реальность. Но произошло ли это действительно в первой половине 2025 года?

Крупные технологические компании, исследовательские группы и стартапы представили волну агентных инноваций в ИИ, которые меняют то, как мы используем искусственный интеллект (ИИ). В отличие от ранних систем ИИ (например, чат-ботов, которые лишь отвечали на вопросы), новые ИИ-агенты могут самостоятельно планировать и выполнять задачи ради достижения целей, по крайней мере такова задумка (источник).

Вот краткий обзор самых заметных событий за первый и второй кварталы 2025 года в мире ИИ-агентов — от прорывных технологий до раннего влияния на бизнес, с упором на тенденции в США.

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

Ключевые инновации и разработки в первом полугодии 2025 года

От помощников к автономным агентам:

Главная тема начала 2025 года — переход систем ИИ от справочных помощников к автономным «решателям» задач. Благодаря большим языковым моделям (LLM) и новым возможностям планирования и использования инструментов эти агенты чаще действуют на основе информации, а не просто реагируют; при этом к концу первой половины года всё ещё требуется заметное участие человека в процессе, что неудивительно для тех, кто следит за трендами ИИ, но со стороны может сложиться ложное впечатление, будто агенты уже полностью автономны, если судить по публикациям в LinkedIn, блогам, роликам на YouTube и так далее (источник).

Эти источники иногда создают впечатление, что полная автономность и проактивность (а не реактивность) уже достигнуты. Это не так. Тем не менее рост агентных систем ИИ в 2025 году — это смена подхода: раньше ИИ в основном генерировал ответы и контент, а теперь агентный ИИ выполняет задачи за нас, хотя направления и корректировки со стороны человека часто нужны или желательны (источник).

Например, агент может получить общую задачу и сам спланировать: собрать данные, обработать их в таблице, построить график и отправить отчёт по электронной почте; важно, что всё это делается одним непрерывным процессом без дополнительных подсказок от сотрудника (источник). В целом ИИ превращается из пассивного инструмента в автономную «цифровую рабочую силу» для рутинных задач, и в этой роли он уже показывает хорошие результаты, а небольшие улучшения обычно появляются каждый месяц и постепенно повышают качество работы.

Волна платформ для агентных систем:

Чтобы поддержать такую автономность, в первой половине 2025 года появилось множество новых платформ и фреймворков для создания ИИ-агентов. В этот процесс включились крупные облачные провайдеры, разработчики корпоративного ПО и даже поставщики операционных систем.

Один из открытых SDK, например, вышел с модельно-ориентированным подходом, позволяющим разработчику развернуть ИИ-агента несколькими строками кода (источник). По сути, SDK использует собственное рассуждение модели, чтобы планировать шаги, связывать ход мыслей, вызывать внешние инструменты и даже оценивать результаты; это ключевые детали для более «умных» агентов. Это удобно, потому что позволяет людям без навыков программирования настраивать или даже создавать своих агентов.

Параллельно производители корпоративного ПО представили наборы для «оркестрации агентов», чтобы управлять сразу несколькими агентами, работающими вместе. Один из таких инструментов оркестрации действует как «диспетчерская вышка» для агентных команд компании, координируя специализированных агентов в ИТ, поддержке клиентов, HR и других отделах (источник). Это помогает агентам без лишних трений общаться, делиться данными и передавать задачи друг другу для достижения общей цели.

Даже базовая инфраструктура меняется: на конференции Build 2025 компания Microsoft объявила о планах встроить новый протокол Model Context Protocol (MCP) от Anthropic в Windows, фактически стремясь превратить саму операционную систему в агента (источник). Проще говоря, MCP — это общий протокол, который позволяет агентам безопасно пользоваться инструментами и приложениями и согласованно действовать в привычной среде пользователя.

На практике MCP может позволить агенту безопасно управлять действиями сразу в нескольких программах; например, агент сможет сделать запрос к базе данных, автоматически сформировать отчёт в Excel на основе полученных данных и отправить его по электронной почте — всё это за миллисекунды.

Похожие идеи также воплощаются в виде «роев» ИИ-агентов для бизнес-функций (продажи, маркетинг, управление проектами, HR и так далее), которые объединяются вокруг единой базы данных с «единой версией истины». Такой подход помогает убрать искусственные границы между отделами и позволяет агентам действовать как межфункциональные сотрудники, согласованно обмениваясь информацией и задачами без лишних задержек.

В совокупности эти изменения показывают, как быстро в 2025 году агентный ИИ встраивается в массовые технологические продукты.

Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?

В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.

Агенты, которые работают как команда (подробнее о похожих платформах и продуктах):

Ещё одна важная тенденция — рост многокомпонентных систем с несколькими агентами. Вместо того чтобы один ИИ пытался делать всё сразу, в 2025 году укрепился «оркестровый» подход, где несколько специализированных агентов работают вместе, каждый выполняет то, в чём силён.

Это похоже на офисную команду: один агент собирает информацию, другой пишет черновик отчёта, третий проверяет и дорабатывает результат (источник). Ранние фреймворки (и от стартапов, и из открытого сообщества) упростили такую координацию агентов. Совместная модель даёт более надёжные результаты: вывод одного агента становится входом для другого, агенты могут проверять и исправлять работу друг друга. Многоагентный подход поддерживается новыми инструментами для общения между агентами и распределения ролей. Это большой шаг вперёд по сравнению с одиночным чат-ботом и более масштабируемый способ решать сложные задачи.

См. предыдущий раздел для подробностей о похожих системах.

Более умные и функциональные агенты:

Важно, что сами агенты заметно поумнели в первой половине 2025 года. Модели ИИ получили долгосрочную память и улучшили способность рассуждать, что помогает справляться со старыми проблемами вроде «забывания» прошлых взаимодействий. Чтобы понять, как соотносится память человека и ИИ, можно посмотреть эту статью (по нашему мнению, она делает тему более наглядной для тех, кому ближе научный подход).

Продолжая эту тему, крупные платформы ИИ начали встраивать постоянную память, чтобы агент мог помнить ключевые факты, предпочтения пользователя и контекст между сессиями (источник). Это означает, что «разговорной амнезии» у агентов больше нет: агент, который помогал вам на прошлой неделе (или даже в прошлом месяце или году), сможет вспомнить обсуждение сегодня. Взаимодействие становится более персональным и «по-коллегиальному», без начала «с нуля» каждый раз. В ChatGPT постепенно появляются признаки такой памяти (мы предполагаем, что это сделано намеренно, поскольку OpenAI могла бы включить память быстрее).

Платформы, которые внедряют долгосрочную память, сообщают о значительно более высокой удовлетворённости пользователей (например, один анализ показал уровень удовлетворённости 90%), потому что ИИ со временем подстраивается под вас (источник). Помимо памяти, в первой половине года появились новые модели «гибридного рассуждения», которые могут переключаться между быстрыми интуитивными ответами и медленной пошаговой логикой, как это делает человек. Это повышает точность на сложных задачах без потерь в скорости и качестве.

Наконец, у агентов расширились наборы инструментов — от веб-поиска и выполнения кода до доступа к базам данных и корпоративным приложениям — в основном благодаря стандартным интерфейсам вроде API и протоколов (например, стандарт MCP для действий в приложениях). Эти улучшения означают, что агенты 2025 года стали гораздо более способными решателями задач. Они могут планировать длительные многошаговые проекты, адаптироваться к изменениям и использовать внешние ресурсы для достижения целей, с которыми прошлые версии ИИ просто не справлялись (источник).

Влияние на бизнес и раннее внедрение

Быстрый прогресс в агентном ИИ в первом и втором кварталах 2025 года уже привёл к реальному эффекту для бизнеса. Компании, которые экспериментируют с ИИ-агентами, сообщают об измеримом росте продуктивности.

В одном отраслевом отчёте отмечено, что внедрение ИИ-агентов дало рост общей производительности на 7,8% и сократило время на рутинные повторяющиеся задачи на 30% (источник). Ранние внедрения также показали рост удовлетворённости клиентов (в одном случае примерно на 6,7% (источник)), поскольку агенты быстрее и круглосуточно обрабатывают типовые запросы и обращения. Некоторые ранние пользователи утверждают, что новые ИИ-агенты автоматизировали до 65% отдельных внутренних задач, например, обработку ИТ-заявок или стандартных клиентских обращений (источник).

Конкретные примеры охватывают многие отрасли: от помощи врачам с автозаполнением документов и выдачей возможных диагнозов до автоматизации цепочек по выявлению мошенничества в финансах и использования ИИ-агентов в рознице для динамического управления запасами и пополнения товаров (источник). Во всех этих случаях агенты работают как неутомимые цифровые сотрудники, берут на себя задачи и освобождают людей для более сложной и творческой работы.

Обещание «автономного выполнения» подстегнуло огромный интерес и инвестиции. Венчурное финансирование стартапов, создающих ИИ-агентов, резко выросло в первой половине 2025 года. По данным Crunchbase, инвесторы вложили около $700 млн в посевные стартапы, которые разрабатывают автономных агентов и ассистентов, всего за первые месяцы года (источник). Многие из этих компаний нацелены на корпоративные сценарии, по сути создавая ИИ-сотрудников под конкретные роли (юридические исследования, выход на клиентов в продажах, лабораторные эксперименты и так далее).

«Это следующий этап в том, как мы выполняем работу», — как выразился один из инвесторов: если раньше ПО давало людям «электроинструменты», то новая волна предоставляет компаниям виртуальных работников, которые могут самостоятельно выполнять значительную часть задач (источник).

Соответственно растёт и конкуренция. Крупные технологические игроки и облачные провайдеры спешат предложить агентные возможности, а множество стартапов берутся за узкие процессы со специализированными агентами. Эту напряжённую конкуренцию подпитывают рекордные объёмы частных инвестиций в ИИ, особенно в США (источник). Хотя США лидируют в разработке (и финансировании) агентного ИИ, интерес глобальный: организации по всему миру запускают пилоты с автономными агентами и рассчитывают на заметный рост эффективности.

Пока ещё рано подводить итог, но такие цифры намекают на революционный потенциал упрощения операций.

Не уверены, нужен ли вашему бизнесу искусственный интеллект?

Специальная анкета от AllSee поможет оценить текущие бизнес-процессы и понять, где ИИ станет вашим конкурентным преимуществом.

Преодоление трудностей и следующие шаги

На фоне общего воодушевления первая половина 2025 года принесла и трезвое понимание задач и рисков вокруг ИИ-агентов. По мере того как у этих систем появляется всё больше автономности, отраслевые специалисты активнее обсуждают надёжность, этику и контроль (источник).

Можем ли мы доверять ИИ-агенту принятие правильных решений? Кто несёт ответственность, если он поступит неверно?

Интересные вопросы.

Кроме того, в центре внимания остаются опасность предвзятости в решениях ИИ и прозрачность хода рассуждений агента. Организации понимают, что зрелые рамки управления ИИ — не опция, а обязательное условие безопасного внедрения агентных систем (подробнее можно найти в открытых источниках). Поэтому многие компании создают внутренние комитеты по надзору за ИИ и инвестируют в инструменты, которые контролируют решения агентов на предмет ошибок и предвзятости (источник).

В двух словах: заказчики требуют этики и безопасности ИИ. Это не опция ни с точки зрения морали, ни с точки зрения доходов бизнеса.

Безопасность — ещё один важнейший вопрос. По своей природе ИИ-агенты часто умеют выполнять код, вызывать API или управлять программами; это «возможности», которые могут быть обоюдоострыми. Исследователи и инженеры описали новые векторы угроз, характерные для автономных агентов. Например, злонамеренно составленный ввод может обмануть подсказку агента (так называемая «prompt injection») и заставить его выполнить вредные действия (источник). Или агент может обратиться к непроверенному стороннему инструменту, который утечёт чувствительные данные (вариант риска в цепочке поставок).

Чтобы снизить эти риски, разработчики добавляют уровни защиты, например, требуют человеческого подтверждения для некоторых действий агента, ограничивают права доступа агента и вводят строгую аутентификацию для любых инструментов, которыми агент пользуется (источник). Сообщество активно вырабатывает стандарты и лучшие практики, чтобы сделать агентный ИИ безопасным по задумке, понимая, что доверие критично для широкого применения.

Поэтому работать с людьми, которые разбираются в этике и безопасности ИИ-агентов, крайне важно.

Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?

Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях каждый день!

Смотря на оставшуюся часть 2025 года, видно, что ИИ-агенты быстро переходят из разряда экспериментов (этот этап уже позади) в категорию необходимого инструмента (или, по крайней мере, мы так считаем). Первая половина года показала, что ИИ-агенты могут менять работу с информацией, превращая ИИ из простого поставщика сведений в партнёра, который сам выполняет действия.

Ажиотаж действительно высок, но столь же высоко и понимание объёма работ, нужных для ответственной интеграции этих агентов. В остальной части 2025 года ожидаем дальнейший прогресс: более мощные модели (возможно, GPT-5 или новые конкуренты) для усиления рассуждений агентов, больше платформ, готовых для предприятий, и, вероятно, первую волну политик управления, которые специально адресуют автономное поведение ИИ. Подробнее об этом можно узнать в открытых источниках.